模型

Kairos

PAR 表描述遊戲數學,Kairos 補上玩家可能的反應。

是什麼

Kairos 將老虎機引擎的回合流視為一種語言。每個回合被 token 化為控制(表格做了什麼)、行為(玩家做了什麼)和結果(引擎支付了什麼)。模型學習玩家的下一步行為,而不是 RNG 的下一次結果,因為後者引擎已經知道。基於此,它可針對您放在玩家面前的任何數學模型,預測每位玩家的單次遊玩時長、D2 和投注額。

狀態

Kairos 已支援玩家行為建模與方案模擬。接入您的回合資料後,即可針對您的玩家群體評估不同設定;Loop 會將評估結果用於後續比較與調校。

從一張表,到整個組合

驗證數學,理解玩家,持續最佳化。

  1. 01從這裡開始

    先把數學算清楚

    匯入 PAR 表、權重表或控制配置,檢查 RTP、命中率與成本。先用瀏覽器模擬器試跑,再決定需要深入最佳化什麼。

  2. 02

    看見不同玩家的反應

    Kairos 基於您的回合資料學習玩家行為,預測單次遊玩長度、次日留存與流水。相同的數學配置,分組比較不同的結果。

  3. 03

    讓每輪回饋推動下一輪最佳化

    Loop 推演候選方案、比較指標,並檢查預算與風險約束。把結果回饋到下一輪,持續經營遊戲和玩家組合。

合作方式

選擇適合您的接入方式

認證工作室

送審之前,哪套數學更值得上線?

給 PAR 表加上玩家表現,讓方案選擇更有依據。

  • 比較不同數學方案的單次遊玩長度、次日留存與每位玩家投注總額。
  • 沿用 PAR 表工作流程,在送審前看清數學指標與玩家體驗的取捨。
查看解決方案

動態控制

同樣的預算,怎樣換來更好的留存?

把補償成本與留存放在一起看,找到值得調整的配置。

  • 比較不同玩家群體對補償、抑制和新手設定範本的反應。
  • 拿到重新校準配置與評估報告,並隨玩家組合變化持續調校。
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LLM 工作室

AI 出了方案,誰來證明它達標?

把生成、模擬、檢查和調校接成一個閉環。

  • 驗證生成方案的 RTP、命中頻率與波動率,找出目標偏差。
  • 用合成玩家測試體驗,讓 Loop 帶著檢查結果繼續迭代。
查看解決方案

從您的實際問題開始

帶上一張表,聊一個目標。

想減少送審前的反覆、評估補償預算,或驗證 AI 生成的方案?告訴我們您要最佳化的指標,帶上 PAR 表、權重表或草稿。一起確定評估範圍、交付結果和下一步。